指示表型的組合標簽的跨模態(tài)應(yīng)用的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法。所述方法包括提供具有至少兩種不同數(shù)據(jù)類型的表型的復(fù)合標簽的步驟，其分別由測量樣本的兩種不同模態(tài)生成。由于調(diào)整表型的標簽的一部分，得到的經(jīng)調(diào)整的表型標簽?zāi)軌蛴米鲝挠蓽y量的第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到的標簽評估工具的輸入。
【專利說明】指示表型的組合標簽的跨模態(tài)應(yīng)用
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及使用多種數(shù)據(jù)類型的表型描述。特別地，本發(fā)明涉及一種調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法、用于調(diào)整表型的復(fù)合標簽的程序元素以及存儲程序元素的計算機可讀介質(zhì)。
【背景技術(shù)】
[0002]新的測量技術(shù)的出現(xiàn)以及對生物學和致病機理更深刻的認識為將患者樣本更好地分成表型組帶來了新的方法。除了在生物組織的臨床病理學評估中的進步，近年來，高通量分子譜技術(shù)提供了對于正常以及患病的樣品中的潛在分子和生物過程的獨特理解。特別地，分子譜已經(jīng)使我們能夠理解癌癥發(fā)病和發(fā)展的過程以及主要基于個體的分子標簽進行個性化治療的可能的方法。已經(jīng)對于與臨床中典型可用的其他數(shù)據(jù)類型相關(guān)的分子譜做出了調(diào)查，這從基本的人口數(shù)據(jù)、病理學、分子診斷測試以及若干種類型的成像開始。使用分子譜已經(jīng)在輔助醫(yī)生和患者做出診斷和治療決定中取得了一些成功。未來可能對于組合多種(分子及其他的)數(shù)據(jù)類型會感興趣。本著這種精神，已經(jīng)完整地完成了利用成像來完成臨床病理學數(shù)據(jù)和高通量分子譜的初步調(diào)查。這種工具將使醫(yī)生能夠使用在發(fā)現(xiàn)階段由其他(互補的)數(shù)據(jù)類型優(yōu)化并加強的一種數(shù)據(jù)類型來解釋調(diào)查結(jié)果。例如，當附加的輸入被來自指示具有另外被解釋為非侵入性的特性的某些病變被認為是侵入性的臨床研究的基因組譜使用時，乳腺病變的MRI讀數(shù)將具有很好的解釋?；蚪M譜可以包括轉(zhuǎn)錄譜(基因和非編碼RNA譜)、SNP、CNP、蛋白質(zhì)組譜、DNA甲基化、組蛋白甲基化和乙?；约傲姿峄癄顟B(tài)。備選地，活檢樣本的基因組譜與聯(lián)合的MRI成像的組合可以以高于任意的單獨的測量結(jié)果的準確度來預(yù)測對治療做出的響應(yīng)。在特定的范例中，例如，在乳腺癌的新輔助治療研究中，在三個不同的時間點獲得數(shù)據(jù):第一時間點在診斷中，例如T=O天，產(chǎn)生MRI圖像以及活檢的分子譜。第二時間點可以在實行治療不久之后，例如T=IO天，其中產(chǎn)生MRI圖像以及活檢的分子譜。在手術(shù)中的第三時間點，例如T=12周，生成MRI圖像以及移除的癌癥對象的分子譜。
[0003]基于分子譜、成像數(shù)據(jù)以及臨床病理評估，不管在第二時間點是否存在對于在第三時間點的引起緩解的治療的響應(yīng)，都建立地面實況。一旦建立地面實況，則選擇例如體積的成像特征或者與響應(yīng)具有最佳相關(guān)性的動態(tài)特性，其之后能夠用于以后的實際操作中，而無需在第二時間點侵入。
[0004]然而，在應(yīng)當做出上文所述的測量時，例如MRI裝置的昂貴且笨重的測量裝置通常是不可用的。這意味著測量模態(tài)最可靠的組合不總是能夠通過檢查醫(yī)生進行組合的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]可能存在使用描述表型的多種數(shù)據(jù)類型來提供表型的便利分析的需要。
[0006]本發(fā)明的目的由獨立權(quán)利要求的主題來解決，其中，其他實施例和優(yōu)勢被包含在從屬權(quán)利要求中。[0007]應(yīng)當注意到，本發(fā)明的下面描述的方面也將必要的修改適用于程序元素和計算機可讀介質(zhì)。
[0008]根據(jù)本發(fā)明的范例性實施例，提出一種調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法。所述方法包括提供表型的復(fù)合標簽的步驟，其中，所述復(fù)合標簽包括類型A的數(shù)據(jù)，通過利用測量的第一模態(tài)測量樣本來生成類型A的數(shù)據(jù)，并且其中，類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征的值。所述復(fù)合標簽還包括類型B的數(shù)據(jù)，通過利用測量的第二模態(tài)測量樣本來生成所述類型B的數(shù)據(jù)。所述類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征Ivbk的值。所述方法還包括基于特征h的值之間和表型的特征&的值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整特征值h的步驟，其中特征利用數(shù)據(jù)類型C的第三模態(tài)進行測量。因此，匕在匕…匕中。此外，特征Cj可以在C1...C1中。進一步地，所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。進一步地，所述方法包括將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽的步驟，其中，所述評估工具從由第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得出。
[0009]從而，所述調(diào)整可以針對相同的樣品和/或患者的測量的不同模態(tài)來執(zhí)行，或者能夠應(yīng)用一段時間。
[0010]在本發(fā)明的上下文中，術(shù)語“表型”被用作“臨床表型”。這強調(diào)了與傳統(tǒng)表型的不同。
[0011]此外，“表型”未被明確地測量，但是基于樣本和/或患者的測量結(jié)果得到所述“表型”。術(shù)語“表型”可以被看作對樣本和/或患者的測量的臨床解釋。例如，MRI掃描中的結(jié)瘤能夠被解釋為表型良性或惡性腫瘤，但也能夠和描述結(jié)果(例如5年的生存機會)的表型聯(lián)系起來。也就是說，臨床表型是來自樣本的測量結(jié)果的抽象表示。因此，在本發(fā)明的上下文中，在被測量的對象之間和由這些測量結(jié)果組成的標簽的解釋之間做出區(qū)分。
[0012]在本發(fā)明的上下文中，術(shù)語“樣本”同時用于樣品和/或患者。此外，在本發(fā)明的上下文中，術(shù)語“樣本”應(yīng)當被理解為由人通過測量模態(tài)來檢查且因此測量的對象。例如，人類的組織的對象可以被看作“樣本”。備選`地，根據(jù)本發(fā)明的措辭，任何類型的癌癥對象都可以被看作“樣本”。然而，術(shù)語“樣本`”應(yīng)當被理解為不限定在這些范例中。
[0013]也就是說，“表型”可以被看作由表型和環(huán)境確定的有機體的可以觀察到的特性的定義。“臨床表型”可以被看作一組說明，其可以由醫(yī)生從對樣本的測量或臨床觀察中得出。所述測量或臨床觀察能夠與臨床條件或者例如疾病的狀況相關(guān)聯(lián)。例如，乳腺癌中的三陰性表型指的是具有ER-PR-和Her2-狀況的乳腺癌。隨后，能夠通過一種或多種測量結(jié)果捕獲或生成對應(yīng)于臨床表型的模型，所述測量開始于總體患者的特性，諸如年齡和其他合并癥、來自例如診斷成像的器官水平到來自例如病理觀察的組織水平到來自例如高分辨率序列的分子水平。從多種診斷測量模態(tài)得到這些測量結(jié)果，每種診斷測量模態(tài)提供其自身的一組相關(guān)特征，其可以稍后用于創(chuàng)建解釋特定臨床表型的模型。
[0014]“表型”可以被理解為具有某些特性并滿足某個標準的樣本的種類或分類。例如，表型可以是具有某些特性的乳腺癌的某個類型。這種表型可以稱為例如乳腺癌Al型?；颊叩慕M織的樣品(即，經(jīng)分析的樣本)可以被歸類為這種表型，或者可以被歸類為另一不同的種類或分類。
[0015]也就是說，本方法提供了一種包括多個數(shù)據(jù)類型的表型的標簽。本發(fā)明還提供了一種對經(jīng)測量或經(jīng)分析的樣本的性質(zhì)的評估或計算。
[0016]術(shù)語“標簽”數(shù)據(jù)可以包括例如腫瘤的形狀加上高度表達的基因。[0017]本發(fā)明利用第三模態(tài)的現(xiàn)有的“標簽評估工具”，并調(diào)整已經(jīng)通過測量的另一模態(tài)測量的數(shù)據(jù)，以這種方式，經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽?zāi)軌蚺c現(xiàn)有的標簽評估工具一起使用。盡管標簽評估工具對應(yīng)于第三模態(tài)，并且盡管最初通過測量樣本的兩種其他模態(tài)來測量復(fù)合標簽，可能將現(xiàn)有的標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，并且因此相應(yīng)地評估可用數(shù)據(jù)。也就是說，提出的方法可以被看作通過標簽評估工具或第三測量模態(tài)的模型來計算關(guān)于樣本或表型的性質(zhì)的預(yù)測結(jié)果而無需提供由第三測量模態(tài)生成的樣本的測量數(shù)據(jù)的方法。因此，標簽評估工具可以被看作機構(gòu)或某種算法。還可以先前從由第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)并且從由第一模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到標簽評估工具。在該情況下，標簽評估工具對應(yīng)于第一模態(tài)和第三模態(tài)。例如，標簽評估工具可以是用于復(fù)合標簽的模型，所述標簽由第一基因譜數(shù)據(jù)和第二 MRI數(shù)據(jù)組成。由于本發(fā)明，這種已有模型用于由第一基因譜數(shù)據(jù)和第二超聲數(shù)據(jù)組成的當前測量的復(fù)合標簽是可能的。 [0018]此外，術(shù)語“標簽評估工具”可以被看作模型或算法，其可以將復(fù)合標簽作為輸入，并且可以以數(shù)據(jù)形式輸出結(jié)果。
[0019]因此，術(shù)語“測量的模態(tài)”還可以被看作檢查或分析樣本的模態(tài)。例如，測量的模態(tài)可以是樣本的超聲成像、樣本的MRI成像或樣本的基因譜。其他測量模態(tài)或檢測模態(tài)也包括在本發(fā)明中。而且，在下文中，術(shù)語“測量模態(tài)”和“測量的模態(tài)”用作同義詞。
[0020]此外，基因組譜可以是測量的模態(tài)，其可以包括轉(zhuǎn)錄譜(基因和非編碼RNA譜)、SNP、CNP、蛋白質(zhì)組譜、DNA甲基化、組蛋白甲基化和乙?；约傲姿峄癄顟B(tài)。此外，基因譜可以是基因表達譜、拷貝數(shù)量多態(tài)性譜、單核甘酸多態(tài)性譜、DNA甲基化、組蛋白甲基化譜、組蛋白乙酰化譜、蛋白質(zhì)組譜、磷酸化狀態(tài)譜等。
[0021]在本發(fā)明的上下文中，術(shù)語“確定特征匕的值之間的相關(guān)性……”與術(shù)語“將一種模態(tài)的特征與另一模態(tài)的特征進行映射”作為同義詞來使用。
[0022]此外，術(shù)語“確定”包括利用將在下文做出描述的校正因子。同樣，術(shù)語“調(diào)整”包括通過應(yīng)用或乘以校正因子來調(diào)整。
[0023]因此，本方法可以被看作用于轉(zhuǎn)換表型的復(fù)合標簽并以標簽評估工具或第三測量模態(tài)的模型能夠被應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的標簽表型方式對表型的復(fù)合標簽進行調(diào)整的方法，其導(dǎo)致了關(guān)于經(jīng)測量的樣本的表型的預(yù)測結(jié)果。
[0024]從而，本發(fā)明使用多種數(shù)據(jù)類型利用表型描述的優(yōu)勢。特別地，所述方法可以被看作傳遞方法，其中，測量的第三模態(tài)的調(diào)查結(jié)果現(xiàn)在用于由測量的第二模態(tài)已經(jīng)生成的數(shù)據(jù)，所述調(diào)查結(jié)果已經(jīng)被集成在第三模態(tài)的標簽評估工具中。
[0025]此外，提出的方法還可以包括通過第二測量模態(tài)測量類型B的數(shù)據(jù)的步驟。提出的對基于預(yù)定的相關(guān)性的特征h的值的調(diào)整還可以針對多個特征b做出。
[0026]提出的方法將部分或整個標簽?zāi)軌驈囊环N數(shù)據(jù)類型(對應(yīng)于一種模態(tài))轉(zhuǎn)換到具有最小信息丟失的或多或少相關(guān)的模態(tài)。給定組成對應(yīng)于經(jīng)測量的樣本的表型的分子譜的兩種不同測量模態(tài)的兩種或更多種數(shù)據(jù)類型，用于測量表型的第二模態(tài)與第三模態(tài)之間的映射選擇最好使用第二模態(tài)中的哪個特征。測量的第一模態(tài)和第三模態(tài)先前用于生成標簽評估工具，其可以被看作例如數(shù)值模型。例如，可以基于第一基因譜數(shù)據(jù)和第二MRI數(shù)據(jù)先前已經(jīng)生成標簽評估工具或模型。如果患者的檢查中只有作為測量的第一模態(tài)和第二模態(tài)的活檢和超聲測量對于醫(yī)生來講可用，則本發(fā)明使醫(yī)生能夠使用已經(jīng)生成的模型，而且不會從該患者(即，從目前需要被檢查的表型)生成MRI數(shù)據(jù)。另外，優(yōu)化算法可以確定如何將這些特征轉(zhuǎn)換第三模態(tài)，即，針對先前描述的范例的MRI模態(tài)。接著，新的復(fù)合標簽可以與由第三模態(tài)測量的特征的值一起輸出?；谶@種算法和轉(zhuǎn)換，得到更普遍的轉(zhuǎn)換，以將映射外推到程序和表型，其中在復(fù)合標簽的開發(fā)過程中未采集第三模態(tài)的數(shù)據(jù)(例如成像數(shù)據(jù))。
[0027]使用該方法，來自研究的調(diào)查結(jié)果具有探索測量結(jié)果的資源，在很大程度上能夠被延伸至不能受益于臨床知識和工具的患者和醫(yī)生的群體。例如，使用協(xié)調(diào)的MRI成像和活檢樣品基因譜來開發(fā)乳腺癌成像標記?；诨顧z的分子譜，可以選擇成像特征的最佳集合來輔助放射科醫(yī)生評估病變。然而，該工具如在最初研究中可能只與相同數(shù)據(jù)類型的輸入一起使用。本發(fā)明使醫(yī)生能夠應(yīng)用臨床知識，而不受可用的模態(tài)(測量技術(shù))的限制，甚至使用附加模態(tài)，以進一步闡明調(diào)查結(jié)果，并繼續(xù)進行最佳臨床步驟。也就是說，本發(fā)明利用已有的標簽評估工具，基于第三測量模態(tài)的數(shù)據(jù)從相對長期的研究中已經(jīng)生成所述已有的標簽評估工具。
[0028]此外，本發(fā)明的主旨可以被看作為提供減少臨床步驟的儀表化需要的能力，同時保留了復(fù)雜測試的益處。例如，可以使用分子和成像數(shù)據(jù)類型，而且當然還能夠以類似的方式借助于本發(fā)明使用其他測量。
[0029]如果期望或需要，可以調(diào)整已有的標簽評估工具或模型，以便將工具的適用性改進為第二測量模態(tài)。這將關(guān)于附圖的描述中的范例做出解釋。也就是說，根據(jù)該范例性實施例，所述方法還包括在將所述方法應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽之前調(diào)整標簽評估工具的步驟。
[0030]根據(jù)本發(fā)明的其他范例性實施例，所述方法還包括確定Ivbk中的特征匕的值之間和模態(tài)特征h的值之間的相關(guān)性的步驟，其中，索引的特征“c”表示利用第三模態(tài)測量的特征。如能夠從下文范例性地得到的，校正因子可以用于將特征h的值映射到模態(tài)特征Cj的值。一個或多個校正因子描述了利用第二模態(tài)測量的特征的值如何與利用第三模態(tài)測量的特征相關(guān)。例如，校正因子可以描述利用超聲成像裝置測量的癌癥對象的特征或值如何與當利用MRI裝置測量癌癥對象時的特征或特征的值相關(guān)。這種確定的相關(guān)性可能通過本發(fā)明針對多個特征K和多個特征h來定義。這些相關(guān)性可以是映射矩陣的條目，其將在后面做出描述。
[0031]因此，調(diào)整特征匕的值的步驟可以被看作將校正因子應(yīng)用于特征h的值。例如，可以使用乘法，但本發(fā)明也應(yīng)當包括其他計算方法。
[0032]根據(jù)其他范例性實施例，相關(guān)性定義利用第二模態(tài)測量的模態(tài)特征Ivbk的值如何與利用第三模態(tài)測量的模態(tài)特征h的值匹配或相關(guān)。也就是說，所述相關(guān)性定義第二模態(tài)的特征W..bk的值如何與第三模態(tài)的特征Cj的值匹配或相關(guān)。
[0033]應(yīng)當注意到，為了執(zhí)行本發(fā)明，不必通過測量的第三模態(tài)來測量樣本。在執(zhí)行或應(yīng)用本發(fā)明之前，可以由用戶或由計算機程序構(gòu)成、定義、確定或規(guī)定上文所述的相關(guān)性。在發(fā)現(xiàn)這種相關(guān)性之后，開始調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法。如果需要，該相關(guān)性的確定還能夠是該方法的步驟。
[0034]也就是說，當利用不同的測量模態(tài)測量樣本或表型的特征時，該范例性實施例利用了樣本或表型的特征之間的先前定義的相關(guān)性。[0035]根據(jù)其他范例性實施例，測量的第二模態(tài)是第一醫(yī)學成像方法，并且測量的第三模態(tài)是第二醫(yī)學成像方法。例如，表型的復(fù)合標簽可以包括基因譜過程的數(shù)據(jù)，并且可以包括表型的超聲圖像的數(shù)據(jù)。在該情況下，基因譜是測量的第一模態(tài)，其中，超聲成像是測量的第二模態(tài)，并且是第一醫(yī)學成像方法。本發(fā)明現(xiàn)在使用戶能夠以這種方式調(diào)整表型的該復(fù)合標簽，生成以評估MRI圖像的數(shù)據(jù)的標簽評估工具(例如，數(shù)值模型)也能夠用于評估表型的該經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。盡管沒有為該特定的表型生成MRI圖像，這是可能的。因此，在該情況下，根據(jù)該范例性實施例，測量的第三模態(tài)將被看成作為第二醫(yī)學成像方法的MRI成像。
[0036]根據(jù)本發(fā)明的另一范例性實施例，所述方法包括基于將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽來計算關(guān)于表型的性質(zhì)的結(jié)果的步驟。
[0037]例如，如果被測量或被檢查的表型是癌癥的對象，則復(fù)發(fā)風險的類型可以由本方法進行計算。該計算可以通過例如第三模態(tài)的標簽評估工具來完成。然而，如果需要，結(jié)果還可以單獨進行計算。
[0038]根據(jù)另一范例性實施例，執(zhí)行針對若干個特征Ivbk關(guān)于若干個特征h的相關(guān)性的確定。所述方法還包括從Ivbk中選擇特征的步驟，其確定的相關(guān)性指示與特征h的匹配，所述匹配超過預(yù)定義的閾值。這可以被看作轉(zhuǎn)換的步驟。
[0039]測量的第二模態(tài)和第三模態(tài)可以是類似的類型，例如，它們可以是兩種成像模態(tài)。特征之間的“匹配”可以通過權(quán)重(例如，值從O到I)來表征，以標志兩個特征之間的匹配的強度。例如，在MRI和超聲讀數(shù)中的表型的直徑將具有強匹配(例如1.0)，而特定的一對紋理評估工具將具有較弱的匹配(例如0.3)。
[0040]根據(jù)其他范例性實施例，提供具有矩陣元素bcu的映射矩陣并以矢量的形式提供表型的復(fù)合標簽的步驟。
[0041]所述矩陣元素bcu分別指示特征匕與的值之間的確定的相關(guān)性。這種矩陣可以完全描述關(guān)于先前提出的實施例描述的匹配。該描述可以利用0.0與1.0之間的值。因此，0.0將標志那兩個特征彼此不對應(yīng)，而1.0將標志完美或完全匹配。例如，這可以應(yīng)用于各種基于對比度和非對比度的成像模態(tài)，包括功能性成像。然而，由于這只是一個實施例，并且當然存在用于在兩種模態(tài)之間映射的其他模型，這從上文和下文的描述中將是顯而易見的，該范例性實施例不限制本發(fā)明的范圍。
[0042]根據(jù)其他范例性實施例，類型A的數(shù)據(jù)是基因臨床病理數(shù)據(jù)。所述方法還包括在實施所述方法期間保持臨床病理數(shù)據(jù)不變的步驟。例如，臨床病理數(shù)據(jù)能夠是基因譜數(shù)據(jù)。
[0043]也就是說，表型的復(fù)合標簽僅通過本發(fā)明的該范例性實施例進行部分調(diào)整。表示基因譜信息的數(shù)據(jù)的一部分在施行和執(zhí)行所述方法期間保持恒定，而由測量的第二模態(tài)生成的標簽的數(shù)據(jù)部分(例如成像方法)如權(quán)利要求書中所定義的進行調(diào)整。因此，在第二與第三模態(tài)之間僅映射和/或轉(zhuǎn)換復(fù)合標簽的一部分。根據(jù)該范例性實施例，僅在類型B的數(shù)據(jù)組中執(zhí)行對利用第二模態(tài)測量的特征的調(diào)整和對最好使用哪些特征的選擇。
[0044]根據(jù)另一范例性實施例，表型是癌癥對象，并且所述方法包括通過將標簽評估工具應(yīng)用于癌癥對象的經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽來計算癌癥對象的復(fù)發(fā)風險的步驟。
[0045]也就是說，當測量的第三模態(tài)的已有的標簽評估工具(例如模型)應(yīng)用于當前分析的樣本的經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽時，通過使用測量的第三模態(tài)的已有的標簽評估工具(例如模型)來計算復(fù)發(fā)風險。例如，使用協(xié)同MRI成像和活檢樣品基因譜來開發(fā)乳腺癌成像標記。也就是說，乳腺癌成像標記將被看作模型。更確切來說，所述模型是基于以下兩種模態(tài)的標記:協(xié)同MRI成像和活檢樣品基因譜。如果醫(yī)生現(xiàn)在只能夠產(chǎn)生例如超聲成像數(shù)據(jù)，則本發(fā)明使醫(yī)生能夠?qū)颖镜姆肿幼V和超聲成像標簽用作基于MRI成像的已有的評估模型的輸入。因此，MRI成像在該情況下對應(yīng)于第三測量模態(tài)。已有的乳腺癌成像標記可以如初始研究中只與相同數(shù)據(jù)類型的輸入一起使用。本發(fā)明使醫(yī)生能夠應(yīng)用臨床知識，而不限制可用的模態(tài)，甚至使用附加的模態(tài)，以進一步闡明調(diào)查結(jié)果并繼續(xù)進行最佳的臨床步驟。具體地，盡管在該特定的情況下從被分析的表型中未生成MRI圖像或數(shù)據(jù)，調(diào)整表型的標簽的本方法以其能夠用于上述MRI工具的方式來調(diào)整標簽的類型B數(shù)據(jù)。
[0046]根據(jù)本發(fā)明的另一范例性實施例，提出一種用于調(diào)整表型的復(fù)合標簽的醫(yī)學成像裝置，其中，所述醫(yī)學成像裝置包括適于接收通過利用測量的第一模態(tài)來測量樣本而生成的類型A的數(shù)據(jù)的接收部分。所述醫(yī)學成像裝置還包括適于通過利用測量的第二模態(tài)來測量樣本而生成類型B的數(shù)據(jù)的成像設(shè)備，其中，醫(yī)學成像裝置被配置為生成表型的復(fù)合標簽。因此，所述復(fù)合標簽包括類型A和類型B的數(shù)據(jù)，其中，類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征B1...a,的值，其中，類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征bp..bk的值。此外，所述醫(yī)學成像裝置被配置為當利用第三模態(tài)進行測量時，基于特征h的值之間和特征Cj的值之間的預(yù)定的相關(guān)性來調(diào)整特征h的值，其中，特征匕在bp.bk中。所述醫(yī)學成像裝置還被配置為生成經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，其中，所述醫(yī)學成像裝置被配置為將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，并且其中，從由第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到所述評估工具。
[0047]例如，醫(yī)學成像裝置可以包括計算機程序元素，其可能在該醫(yī)學成像裝置上執(zhí)行調(diào)整表型的復(fù)合標簽的上述方法。
[0048]根據(jù)另一范例性實施例，提出一種用于調(diào)整表型的復(fù)合標簽的程序元素，在由處理器執(zhí)行所述程序元素時適于實施以下步驟:以數(shù)據(jù)形式接收表型的復(fù)合標簽，基于由第三模態(tài)測量的特征h的值與特征&的值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整bp.bk中的特征匕的值，以及將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，其中，所述復(fù)合標簽包括由測量樣本的第一模態(tài)生成的類型A的數(shù)據(jù)。此外，類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征的值，并且復(fù)合標簽包括由測量樣本的第二模態(tài)生成的類型B的數(shù)據(jù)。此外，類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征的值lv"bk，并且所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。此外，從由第三模態(tài)先前測量的數(shù)據(jù)中得到評估工具。
[0049]所述計算機程序元素可以是計算機程序的一部分，但其本身也能夠是整個程序。例如，計算機程序元素可以用于更新已有的計算機程序，以得到本發(fā)明。
[0050]根據(jù)另一范例性實施例，一種計算機可讀介質(zhì)，其中存儲用于調(diào)整表型的復(fù)合標簽的程序元素，當由處理器執(zhí)行所述程序元素時，其適于執(zhí)行以下步驟:以數(shù)據(jù)形式接收表型的復(fù)合標簽，基于由第三模態(tài)測量的特征匕的值與特征&的值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整Ivbk中的特征匕的值，以及將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，其中，所述復(fù)合標簽包括由測量樣本的第一模態(tài)生成的類型A的數(shù)據(jù)。此外，類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征a^..a,的值，并且復(fù)合標簽包括由測量樣本的第二模態(tài)生成的類型B的數(shù)據(jù)。此外，類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征IVbk的值，并且所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。此外，從由第三模態(tài)先前測量的數(shù)據(jù)中得到評估工具。[0051]提供一種使醫(yī)生能夠?qū)⒒诘谌郎y量模態(tài)的測量結(jié)果的標簽評估工具(例如模型)用于表型的復(fù)合標簽(所述表型的復(fù)合標簽不包括由第三測量模態(tài)生成的數(shù)據(jù))的方法可以被看作本發(fā)明的主旨。這可以通過部分地調(diào)整類型B的數(shù)據(jù)并且從而使用利用第二模態(tài)和第三模態(tài)進行測量時樣本的特征之間的相關(guān)性來完成。
[0052]通過參考下面描述的實施例，本發(fā)明這些和其他特征將是顯而易見的并且將得到說明。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0053]本發(fā)明的范例性實施例將在以下附圖中做出描述。
[0054]圖1至3是示意性地示出根據(jù)本發(fā)明的范例性實施例調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法的流程圖。
[0055]圖4示意性地示出了 MRI特征到如在根據(jù)本發(fā)明的范例性實施例的方法中使用的超聲特征的映射矩陣。
[0056]圖5示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的范例性實施例對表型的復(fù)合標簽的調(diào)整。
[0057]圖6示意性地示出了根據(jù)本發(fā)明的不同的范例性實施例的醫(yī)學成像裝置、計算機系統(tǒng)和程序元素。
【具體實施方式】[0058]一般來說，復(fù)合標簽由數(shù)據(jù)類型A和數(shù)據(jù)類型B的信息組成。已經(jīng)選擇并優(yōu)化這些數(shù)據(jù)類型(來自A的ai和來自B的bp中的特征，以允許歸類為不同的表型。之后，這種復(fù)合標簽可以被表示為3=〈&1...\ lvbk>。如果數(shù)據(jù)類型B需要被轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)類型C的測量的模態(tài)，則可以應(yīng)用以下措施。這樣做需要兩個關(guān)鍵步驟。第一，可以在模態(tài)B和模態(tài)C之間選擇B類型特征的子集。隨后，轉(zhuǎn)換T可以應(yīng)用于該子集或者應(yīng)用于經(jīng)修改的標簽，其中，A類型特征以C類型特征的子集表示:S’ =〈(ν..(^>或者S’tv.、〉。也就是說，在執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的所述范例性實施例的方法期間將類型A的數(shù)據(jù)保持恒定。有意思的其中一個情況是，當C=B時，也就是說，我們將從數(shù)據(jù)類型B輸入中得到最強的特征，并且去除具有信息量較少的那些特征。
[0059]通常在臨床研究中獲得數(shù)據(jù)，從所述數(shù)據(jù)中得到標簽，在所述研究中，在一段時間內(nèi)系統(tǒng)地跟蹤多個參與者，以建立相關(guān)表型的描述。例如，在若干年內(nèi)跟蹤200個新診斷的乳腺癌患者，以得到癌癥的復(fù)發(fā)?？梢岳贸跏汲上裱芯?例如MRI)和活檢樣品記錄每個患者?；诖耍R床病理數(shù)據(jù)以及分子譜數(shù)據(jù)可用于每個患者。從后續(xù)的數(shù)據(jù)中能夠得到臨床表型(例，患有復(fù)發(fā)癌癥的患者以及診斷之后五年沒有癌癥復(fù)發(fā)的患者)。成像特征、臨床病理數(shù)據(jù)以及基因組數(shù)據(jù)之后用于得到標簽評估工具，例如基于所有可用的特征或所有可用的特征的子集來預(yù)測表型的性質(zhì)的數(shù)值模型。在一個簡單的范例中，你可以對由兩個成像特征和三個基因的表達水平組成的標簽進行成像:S=〈G1，G2, G3, II，12>。標簽評估工具的范例或模型如下:標簽評估工具或模型將結(jié)果O定義為0=G+I。如果一個或多個基因被表達為超過相同的閾值，則G=l，否則G=0。此外，如果Il和12都超過相同的設(shè)置閾值，則1=1，否則1=0。例如，如果Il是結(jié)瘤的直徑，則Icm是閾值的一個范例，并且12經(jīng)由信號增加來表征對比洗滌率。類似地，70%是針對12的閾值的范例。之后，得到的模型說明:0=2是高復(fù)發(fā)風險、0=1是中等復(fù)發(fā)風險并且0=0是低復(fù)發(fā)風險。之后，模型被設(shè)置為以某準確度例如98%來預(yù)測輸出。
[0060]在兩種測量模態(tài)之間映射表型的特征的步驟可以被描述如下:通過用于分析數(shù)據(jù)(例如圖像中的直徑、體積或紋理)的工具來確定從每種方式可得到的特征。此外，例如，通過權(quán)重(例如從O到I)來表征特征之間的“匹配”，以標志兩個特征之間的匹配的強度。在另一范例中，通過成像，直徑和MRI以及超聲讀數(shù)將具有強匹配(例如1.0)，而特定的一對紋理評估工具將具有較弱的匹配(例如0.3)。在上述和隨后描述的一個實施例中，具有元素bCij的矩陣能夠完全描述該匹配。例如，該方法可能應(yīng)用于各種基于對比和非對比的成像模態(tài)，其包括功能性 成像。
[0061]為了轉(zhuǎn)換復(fù)合標簽，本發(fā)明利用特征在測量的第二模態(tài)和第三模態(tài)之間的映射。例如，在圖4中，表格示出了 MRI特征如何映射到超聲特征。因此，圖4示出了具有包括若干個模態(tài)特征403、404和405的超聲列401的表格400，其中，超聲是測量模態(tài)。此外，在表格400中包括MRI行402，其中，包括若干個模態(tài)特征406、407和408。MRI是測量模態(tài)。在各個列和行中的條目409指示并表示對應(yīng)的特征之間的匹配的強度。因此，超聲成像和MRI成像對應(yīng)于根據(jù)本發(fā)明的第二模態(tài)和第三模態(tài)。超聲測量結(jié)果可以提供一些類似的成像特征，例如直徑和體積，而且也提供不是利用MRI直接測量的其他特征。這里，多普勒超聲測量運送血流量的腫瘤區(qū)域的部分?，F(xiàn)在，經(jīng)調(diào)整的復(fù)合表型標簽基于G1、G2、G3、I’ I和1’2，其中，I’I可以是直徑(與MRI相同的閾值)，并且1’2可以是由超聲測量的血管(例如閾值為3%)。
[0062]在其他轉(zhuǎn)換步驟中，例如從來自上述表格的例如>0.2的閾值中簡單地選擇一個或多個特征C」。還可能在13(^矩陣中提出上述表格。
[0063]如果需要，可以重復(fù)獲得原始復(fù)合標簽所憑借的過程。而且可以使用匹配表型的訓練樣品。
[0064]最后，為了獲得新的標簽評估工具或新的模型O’，我們首先建立新的經(jīng)調(diào)整的標簽S’。映射M將MRI直徑映射到超聲直徑，并且將MRI內(nèi)洗映射到血管系統(tǒng)。之后，轉(zhuǎn)換T將如以前一樣(G’ =G)利用Gl、G2和G3。之后，當I’ I和I’ 2都超過其閾值時，I’ I和I’2用于獲得I’。也就是說，0’=6’+1’=6+1’。也就是說，根據(jù)該范例性實施例，所述方法還包括在將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽之前調(diào)整標簽評估工具的步驟。
[0065]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明的范例性實施例調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法。在第一個步驟SI中，提供表型的復(fù)合標簽，其中，復(fù)合標簽包括類型A的數(shù)據(jù)，通過利用測量的第一模態(tài)測量樣本生成類型A的數(shù)據(jù)。因此，類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征a^..a,的值。此外，復(fù)合標簽包括類型B的數(shù)據(jù)，通過測量具有第二測量模態(tài)的樣本生成類型B的數(shù)據(jù)。類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征IVbk的值。此外，在圖1中示出第二步驟S2，當利用第三模態(tài)進行測量時，其基于特征4的值之間和特征h的值之間的先前確定的相關(guān)性來調(diào)整特征匕的值。因此，所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。另外，在圖1中示出第三步驟S3，其將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，其中，從由第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到評估工具。利用該方法，具有在很大程度上探索測量結(jié)果的資源的研究的調(diào)查結(jié)果能夠被擴展到不能從該臨床知識和工具受益的患者和醫(yī)生的群體。
[0066]本發(fā)明的可能的應(yīng)用是臨床診斷設(shè)置，其中，通常采集多個數(shù)據(jù)類型。在范例中，描述了醫(yī)學成像方法和成像數(shù)據(jù)類型，而且也描述了當執(zhí)行本發(fā)明的方法時能夠確定地一起使用的其他測量。本發(fā)明的優(yōu)勢是能夠降低臨床步驟的儀器要求，而同時保留表型的詭辯性測試的益處。例如，使用標簽，其中，通過便宜且便攜的測序技術(shù)生成類型A的數(shù)據(jù)。然而，如果其中MRI不可用(例如在遠程區(qū)域提供的保健、承擔不起設(shè)備)并且超聲圖像用于將成像數(shù)據(jù)提供給復(fù)合標簽，則由于本發(fā)明可以使用已經(jīng)基于MRI圖片生成的評估工具。為了受益于這種期望的靈活性，本發(fā)明教導(dǎo)相應(yīng)地調(diào)整復(fù)合標簽的特征h的值，并且還教導(dǎo)應(yīng)用已有的標簽評估工具來調(diào)整復(fù)合標簽。如果需要，還可以相應(yīng)地調(diào)整例如在對MRI圖片的研究中生成的標簽評估工具，以便優(yōu)化針對包括超聲數(shù)據(jù)的本復(fù)合標簽的工具。
[0067]如本發(fā)明的應(yīng)用的另一實施例，描述了以下狀況:已有的評估工具是基于MRI圖像和分子測序的。如果測序不可用(例如執(zhí)行整個基因組測序不實際)，則得到類似信息的更簡單且更便宜的測試是理想的。在已經(jīng)執(zhí)行這種更簡單且更便宜的測試之后，表型的整個復(fù)合標簽可以如關(guān)于獨立權(quán)利要求1所述的進行調(diào)整，并且此外，標簽評估工具可以適用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。
[0068]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法的另一流程圖。在步驟SO期間，通過利用測量的第一模態(tài)和第二模態(tài)測量樣本來生成類型A的數(shù)據(jù)和類型B的數(shù)據(jù)。在步驟SI中示出提供表型的復(fù)合標簽的步驟。利用步驟S4示出，當利用第三模態(tài)進行測量時，確定Ivbk中的特征匕的值之間和特征h的值之間的相關(guān)性的步驟。此外，由所述方法執(zhí)行基于先前確定的相關(guān)性來調(diào)整特征匕的值的步驟，并在圖2中由S2示出。由步驟S2描繪的所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，其在上文說明中被定義為S’。能夠被看作模型的標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，該步驟由S3示出。因此，從由第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到評估工具。也就是說，標簽包括第一模態(tài)和第二模態(tài)的數(shù)據(jù)，但盡管第三模態(tài)沒有用在本發(fā)明的該范例性實施例中，從測量的第三模態(tài)的數(shù)據(jù)中得到的標簽評估工具也能夠用于表型的這種標簽。此外，示出了步驟S5，其表示基于將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽來計算關(guān)于表型的性質(zhì)的結(jié)果的步驟。因此，特別是如果發(fā)生癌癥診斷，本發(fā)明可以實現(xiàn)降低臨床步驟的儀器要求的能力，而同時保留關(guān)于或?qū)τ诒硇偷膹?fù)雜測試的益處。
[0069]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明的實施例調(diào)整表型的復(fù)合標簽的方法的另一流程圖。在第一步驟SI中，提供表型的復(fù)合標簽。在該實施例中，以矢量的形式提供所述標簽，其由S8示出。步驟S4描述如關(guān)于圖2已經(jīng)解釋的確定或定義相關(guān)性。S8描述從lv"bk中選擇特征，其確定的相關(guān)性指示與特征Cj的匹配，所述匹配超過預(yù)定義的閾值，并且因此匹配強度足夠大。步驟S6可能是上述轉(zhuǎn)換的步驟的一部分，這也將在下文做出描述。
[0070]在圖3中，示出的圖包括由S7表示的提供具有矩陣元素bcij的映射矩陣的步驟。通過映射矩陣，執(zhí)行基于矩陣的條目的對特征h的值的調(diào)整，這在圖3中由步驟S2示出。這導(dǎo)致了經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽。步驟S3描述將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，其中，從由第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到評估工具。如果需要，可以計算關(guān)于表型的性質(zhì)的結(jié)果，所述計算基于將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，并且這在圖3中由步驟S5示出。示出的圖3的流程圖可以應(yīng)用于使用多個數(shù)據(jù)類型的表型描述。例如，步驟SI中提供的原始復(fù)合標簽可以包括通過基因譜方法生成的數(shù)據(jù)類型A和通過醫(yī)學成像方法生成的數(shù)據(jù)類型B。然而，其他組合也是可能的。在圖3中，步驟S9描述在所述方法期間基因譜數(shù)據(jù)保持不變的步驟。也就是說，根據(jù)本發(fā)明調(diào)整、映射和/或轉(zhuǎn)換包括成像方法的數(shù)據(jù)的復(fù)合標簽的僅一部分。由于復(fù)合標簽中恒定且不變的基因譜數(shù)據(jù)，標簽評估工具的應(yīng)用的輸出是可靠的。
[0071]此外，圖3的實施例描述了檢查的表型是癌癥的方法。步驟SlO描述通過將標簽評估工具應(yīng)用于經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽來計算癌癥的復(fù)發(fā)風險。如前文所述，標簽評估工具可以被配置為計算癌癥的復(fù)發(fā)風險的水平。所述計算的范例性輸出可以是針對高復(fù)發(fā)風險的0=2、針對中等復(fù)發(fā)風險的0=1以及針對低復(fù)發(fā)風險的0=0。但是其他水平也是可能的。
[0072]圖4示出了表格400，在所述表格400中加入映射條目409登記，其表示或描述由超聲401測量時的特征與利用MRI402測量時的特征之間的相關(guān)性。關(guān)于表格400的其他細節(jié)已經(jīng)在前面做出了解釋。
[0073]圖5示出了調(diào)整步驟500，其可以是本發(fā)明的范例性實施例的一部分。在開始時，示出S501，其包括由502描繪的類型A的數(shù)據(jù)以及由503描繪的類型B的數(shù)據(jù)。在根據(jù)該范例性實施例調(diào)整復(fù)合標簽的方法期間，僅調(diào)整類型B的數(shù)據(jù)。例如，類型A的數(shù)據(jù)可以是分子譜數(shù)據(jù)。類型B的數(shù)據(jù)可以例如是由測量的第二模態(tài)(例如醫(yī)學成像方法)生成的數(shù)據(jù)。通過映射步驟504，當利用第三模態(tài)C測量樣本時，確定lv"bk中的特征匕的值之間和模態(tài)特征h的值之間的相關(guān)性。例如，這可以通過映射矩陣來完成，所述映射矩陣例如可以由圖4中示出的表格來表示?？梢酝ㄟ^權(quán)重來表征特征之間的匹配，以便標志兩個特征之間的匹配的強度。因此，作為模態(tài)B的測量的第二模態(tài)503通過映射元素M504被映射到測量的第三模態(tài)C。所述模態(tài)映射由505示出。此外，選擇已經(jīng)通過映射進行加權(quán)的B類型特征的轉(zhuǎn)換，并且在由參考標記507圖示的經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽S’中形成類型C的數(shù)據(jù)508。類型A的數(shù)據(jù)502可以在該過程中保持不變。
[0074]圖6示意性地示出了計算機系統(tǒng)101，其包括用于調(diào)整表型的復(fù)合標簽的程序元素100。當由處理器執(zhí)行程序元素100時，該程序元素100適于執(zhí)行先前描述的方法步驟。此外，示出了計算機系統(tǒng)101中的處理器102。此外，圖6中描繪了計算機可讀介質(zhì)103，其中存儲用于調(diào)整表型的復(fù)合標簽的程序元素100。該程序元素100能夠是計算機程序元素，并且還可以由多個處理器來執(zhí)行。如果程序元素被存儲在與例如醫(yī)學成像裝置交互或通信的計算機系統(tǒng)上，則可以是這種情況。所述程序元素還可以被存儲在醫(yī)學成像裝置上，其中，之后可以指示所述醫(yī)學成像裝置來執(zhí)行之先前描述的方法步驟。醫(yī)學裝置105可以包括傳感器106，以便在執(zhí)行表型104的測量或檢查時生成類型B的數(shù)據(jù)。此外，所述醫(yī)學成像裝置包括接收部分，以便接收第一模態(tài)的數(shù)據(jù)A，例如基因譜數(shù)據(jù)。在計算機系統(tǒng)101與醫(yī)學成像裝置105之間示出通信線路107。因此，醫(yī)學成像裝置105可以適于執(zhí)行例如關(guān)于圖1、圖2和/或圖3描述的方法。所述醫(yī)學成像裝置可以被配置為在已經(jīng)由標簽評估工具評估表型的經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽之后生成單獨的輸出。備選地或額外地，醫(yī)學成像裝置105可以被配置為基于應(yīng)用標簽評估工具之后的輸出來確定表型是否為癌癥。
[0075]應(yīng)當注意到，參考不同的主題來描述本發(fā)明的范例性實施例。特別地，參考裝置類型權(quán)利要求來描述一些范例性實施例，而參考方法類型的權(quán)利要求來描述其他范例性實施例。然而，除非另外指明，本領(lǐng)域技術(shù)人員將從上文和下文的描述中總結(jié)出:除了屬于一類主題的特征的任何組合之外，涉及不同主題的特征之間，特別是裝置類型權(quán)利要求的特征與方法類型權(quán)利要求的特征之間的任何組合都被認為隨著本發(fā)明被公開。然而，所有的特征都能夠被組合，提供比特征的簡單相加更多的協(xié)同效應(yīng)。盡管已經(jīng)在附圖和前述描述中詳細圖示和描述了本發(fā)明，但是這種圖示和描述應(yīng)當被認為是說明性或范例性的，而非限制性的。本發(fā)明不限于所公開的實施例。通過研究附圖、說明書以及所附的權(quán)利要求書，實踐主張的本發(fā)明的本領(lǐng)域技術(shù)人員能夠理解和做出對于所公開的實施例的其他變化。在權(quán)利要求書中，“包括” 一詞不排除其他元素或步驟，并且不定冠詞“一”或“一個”不排除多個。單個的處理器或其他單元可以實現(xiàn)權(quán)利要求書中引用的若干項的功能。有些手段記載在相互不同的從屬權(quán)利要求中，這一事實并不表示不能用這些手段的組合來獲益。權(quán)利要求書中的任何參考符號不應(yīng)當被解釋為限制保護的范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種調(diào)整從樣本的測量結(jié)果中得到的表型的復(fù)合標簽的方法，所述方法包括以下步驟: 提供表型的復(fù)合標簽(SI), 其中，所述復(fù)合標簽包括類型A的數(shù)據(jù)，通過利用測量的第一模態(tài)測量所述樣本生成所述類型A的數(shù)據(jù)， 其中，所述類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征..aq中的至少一個值， 其中，所述復(fù)合標簽包括類型B的數(shù)據(jù)，通過利用測量的第二模態(tài)測量所述樣本生成所述類型B的數(shù)據(jù)， 其中，所述類型B的數(shù)據(jù)包括至少一個模態(tài)特征bp..bk的值， 當利用測量的第三模態(tài)進行測量時，基于模態(tài)特征h的值之間和模態(tài)特征q的值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整所述特征匕的所述值(S2)， 其中，特征匕在、...bk中， 其中，所述調(diào)整導(dǎo)致所述表型的經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，以及 將標簽評估工具應(yīng)用于所述經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽(S3 )， 其中，從由所述第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到所述標簽評估工具。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括以下步驟: 當利用測量所述樣本的第三模態(tài)進行測量時，確定模態(tài)特征h的所述值之間和模態(tài)特征h的所述值之間的所述相關(guān)性(S`4)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法， 其中，所述相關(guān)性定義所述第二模態(tài)的特征W.bk的值如何與所述第三模態(tài)的模態(tài)特征h的值匹配或相關(guān)，其中，Cj在(V..Cn中。
4.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 其中，測量的所述第二模態(tài)是第一醫(yī)學成像方法，并且 其中，測量的所述第三模態(tài)是第二醫(yī)學成像方法。
5.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 其中，測量的所述第二模態(tài)和測量的所述第三模態(tài)獨立選自包括以下的群組中:超聲成像、多普勒超聲成像、X-射線成像、MR1、PET、PAM (FTG)、BSG1、轉(zhuǎn)錄譜、基因和/或非編碼RNA譜、SNP、CNP、蛋白質(zhì)組譜、DNA甲基化、組蛋白甲基化譜、乙酰化、磷酸化狀態(tài)、基因表達譜、拷貝數(shù)量多態(tài)性譜、單核甘酸多態(tài)性譜、組蛋白乙?；V、蛋白質(zhì)組譜、磷酸化狀態(tài)譜及其任何組合。
6.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 還包括以下步驟: 基于所述的將所述表型評估工具應(yīng)用于所述經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽來計算關(guān)于所述表型的性質(zhì)的結(jié)果(S5)。
7.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 其中，針對關(guān)于(V-Cn中的至少一個特征的若干特征W..bk執(zhí)行所述相關(guān)性的所述確定， 所述方法還包括以下步驟: 從W.bk中選擇所述特征，其確定的相關(guān)性指示與(V..Cn中的至少一個特征的匹配，其中，所述匹配超過預(yù)定閾值(S6)。
8.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 還包括以下步驟: 提供具有矩陣元素bCij的映射矩陣(S7)， 以矢量形式提供表型的所述復(fù)合標簽(S8)，并且 其中，所述矩陣元素bcu分別指示特征匕與&的所述值之間的所述確定的相關(guān)性。
9.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 其中，所述第一模態(tài)是獲得臨床病理數(shù)據(jù)的方法。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法， 其中，所述類型A的數(shù)據(jù)是臨床病理數(shù)據(jù)， 還包括以下步驟: 在所述方法期間，保持所述臨床病理數(shù)據(jù)不變(S9 )。
11.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法，其中所述表型是癌癥，還包括以下步驟: 通過將所述標簽評估工具應(yīng)用于所述經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽來計算所述癌癥的復(fù)發(fā)風險(SlO)0·
12.根據(jù)前述權(quán)利要求中的一項所述的方法， 其中，所述復(fù)合標簽包括由測量所述樣本的至少兩種不同模態(tài)生成的數(shù)據(jù)，所述方法使所述復(fù)合標簽?zāi)軌蛴糜趶挠伤龅谌B(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到的標簽評估工具。
13.一種用于調(diào)整從樣本的測量結(jié)果中得到的表型的復(fù)合標簽的醫(yī)學成像裝置(105)，其中，所述醫(yī)學成像裝置包括: 接收部分(108)，其適于接收通過利用測量的第一模態(tài)測量所述樣本生成的類型A的數(shù)據(jù)； 成像裝置(106)，其適于通過利用測量的第二模態(tài)測量所述樣本生成類型B的數(shù)據(jù)， 其中，所述醫(yī)學成像裝置被配置為生成所述表型的復(fù)合標簽， 其中，所述復(fù)合標簽包括類型A的數(shù)據(jù)和類型B的數(shù)據(jù)， 其中，所述類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征&1...aq的值， 其中，所述類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征W..bk的值， 其中，所述醫(yī)學成像裝置被配置為當利用第三模態(tài)進行測量時，基于特征h的所述值之間和特征h的所述值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整所述特征匕的所述值， 其中，特征匕在、..bk中， 其中，所述醫(yī)學成像裝置被配置為生成經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽， 其中，所述醫(yī)學成像裝置被配置為將標簽評估工具應(yīng)用于所述經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，并且 其中，從由所述第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到所述標簽評估工具。
14.一種用于調(diào)整從樣本的測量結(jié)果中得到的表型的復(fù)合標簽的程序元素(100)，其中，在由處理器(102)執(zhí)行所述程序元素時，所述程序元素適于執(zhí)行: 以數(shù)據(jù)形式接收表型的復(fù)合標簽， 其中，所述復(fù)合標簽包括類型A的數(shù)據(jù)，由測量所述樣本的第一模態(tài)生成類型A的數(shù)據(jù)，其中，所述類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征~..aq的值， 其中，所述復(fù)合標簽包括類型B的數(shù)據(jù)，由測量所述樣本的第二模態(tài)生成所述類型B的數(shù)據(jù)， 其中，所述類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征W..bk的值， 當由第三模態(tài)進行測量時，基于特征h的所述值和特征h的所述值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整在bp.bk中的所述特征匕的所述值， 其中，所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽， 將標簽評估工具應(yīng)用于所述經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，并且 其中，從由所述第 三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到所述標簽評估工具。
15.一種計算機可讀介質(zhì)(103)，其中存儲用于調(diào)整從樣本的測量結(jié)果中得到的表型的復(fù)合標簽的程序元素(100)，在由處理器(102)執(zhí)行所述程序元素時，所述程序元素適于執(zhí)行: 以數(shù)據(jù)形式接收表型的復(fù)合標簽， 其中，所述復(fù)合標簽包括類型A的數(shù)據(jù)，由測量所述樣本的第一模態(tài)生成所述類型A的數(shù)據(jù)， 其中，所述類型A的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征~..aq的值， 其中，所述復(fù)合標簽包括類型B的數(shù)據(jù)，由測量所述樣本的第二模態(tài)生成所述類型B的數(shù)據(jù)， 其中，所述類型B的數(shù)據(jù)包括模態(tài)特征W..bk的值， 當由第三模態(tài)進行測量時，基于特征h的所述值和特征h的所述值之間的確定的相關(guān)性來調(diào)整在bp.bk中的所述特征匕的所述值， 其中，所述調(diào)整導(dǎo)致經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽， 將標簽評估工具應(yīng)用于所述經(jīng)調(diào)整的復(fù)合標簽，并且 其中，從由所述第三模態(tài)測量的數(shù)據(jù)中得到所述標簽評估工具。
【文檔編號】G06F19/18GK103718181SQ201280038186
【公開日】2014年4月9日 申請日期:2012年5月22日 優(yōu)先權(quán)日:2011年6月6日
【發(fā)明者】A·亞內(nèi)夫斯基, S·卡瑪拉卡蘭, N·班納吉, V·瓦拉達恩, N·迪米特羅娃, S·蘇里亞納拉亞南 申請人:皇家飛利浦有限公司